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国防部备忘录审查国防部长就任职能和职责的通知程序，更新内容引用现行行政命令
我特此指示行政管理主任珍妮弗·沃尔什女士与总法律顾问协商，立即领导审查，以确定这段期间的相关事实和情况，并评估国防部副部长被通知应根据《美国法典》第 10 卷第 132(b) 节和第 13963 号行政命令履行国防部长的职能和职责的流程和程序。此类审查的目的是更好地了解围绕这些事件的事实，并建议适当的后续流程。此次审查将有助于确保 (1) 在确定某些权力已被移交时保持清晰透明，以及 (2) 及时向总统和白宫以及（如适用）美国国会和美国公众发出适当通知。
事实说明书：拜登总统发行行政命令
2023年8月9日，拜登总统发布了行政命令（E.O.）应对关注国家构成的国家安全威胁，这些国家寻求开发和利用对军事，情报，监视或支持网络的能力至关重要的敏感或高级技术和产品。拜登·哈里斯（Biden-Harris）政府致力于通过保护对下一代军事创新至关重要的技术来确保美国的安全并捍卫美国的国家安全。跨境投资流程长期以来促进了美国的经济活力。E.O.是保护国家安全的范围狭义的行动，同时保持我们对开放投资的长期承诺。E.O.规定，建立了一项由美国财政部（财政部）实施和管理的新的和有针对性的国家安全计划，
格拉斯哥旅行行为改变策略
就旅行而言，这可能需要人们：•采用新 /维护或增加现有的“通缉”行为，例如定期行走，•避免采用新 /停止或减少现有的“不需要的”行为，例如在当地的短途旅行中使用汽车，可以使用步行，旋转或公共交通工具或公共交通工具。1.1.3人们的旅行选择背后有复杂的原因，受到态度，习惯和结构因素等相互关联的因素的影响。传统的行为变化方法主要集中在沟通和提高意识上，但是大多数人不会仅仅因为他们知道应该就接受新的行为。人们会因响应环境的变化，对周围世界的理解以及对自己在更广泛的环境中的看法而改变自己的行为。1.1.4我们应该将行为变化视为一种方法，始于理解行为的发生方式和为什么的方式，然后定义尝试解决问题的步骤，然后将导致行为改变。1＆2
巴基斯坦国家银行行长年度报告
本报告根据 1956 年 SBP 法案第 39(1) 条（截至 2022 年 1 月修订）编制，该条规定，行长应向 Majlis-e-Shoora（议会）提交年度报告，内容涉及银行目标的实现情况、货币政策的实施、经济和金融体系状况。
7ATC 官方旅行行动限制
• 隔离至少 5 天后，如果个人没有症状且 24 小时以上没有发烧且未使用退烧药（味觉/嗅觉丧失除外，这可能需要更长时间才能解决），则可以返回所有岗位活动。无需检测即可离开隔离区。离开隔离区的个人必须至少再佩戴布口罩（建议佩戴 FFP2/KN95/医用口罩）5 天，并且在此期间尽可能与他人保持 6 英尺以上的社交距离。
步行行动计划 2022–2030
为了制定步行行动计划，我们与社区进行了交流，以更好地了解他们的步行习惯、他们喜欢在斯托宁顿步行的原因以及我们需要解决哪些问题和挑战才能改善城市的步行环境。步行行动计划是一份基于证据的战略文件，概述了步行趋势，并提出了解决步行障碍的举措和目标，并指导市议会采取行动，鼓励更多人更频繁地步行。
用于监视旅行行为的实时数据仪表板
进一步致谢：这项工作由美国能源部（DOE）根据合同号DE-AC36-08GO28308。这项工作得到了美国能源部，科学办公室，教师和科学家劳动力发展办公室（WDTS）的支持，科学本科实验室实习计划（SULI）计划。这项工作也得到了实验室定向研发（LDRD）计划的部分支持。本文中表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留和出版商，通过接受该文章的出版物，承认美国政府保留了不可限制的，有偿的，不可撤销的，全球范围内的许可，以出版或复制这项工作的已发表形式，或允许其他人这样做，以实现美国政府的目的。
基于深度学习的惯性里程计使用注意力机制和 Res2Net 模块进行行人跟踪
摘要 — 由于低成本惯性传感器误差积累，行人航位推算是一项具有挑战性的任务。最近的研究表明，深度学习方法在处理这一问题上可以取得令人印象深刻的效果。在本信中，我们提出了一种基于深度学习的速度估计方法的惯性里程计。利用基于 Res2Net 模块和两个卷积块注意模块的深度神经网络来恢复水平速度矢量和来自智能手机的原始惯性数据之间的潜在联系。我们的网络仅使用公共惯性里程计数据集 (RoNIN) 数据的 50% 进行训练。然后，在 RoNIN 测试数据集和另一个公共惯性里程计数据集 (OXIOD) 上进行验证。与传统的基于步长和航向系统的算法相比，我们的方法将绝对平移误差 (ATE) 降低了 76%-86%。此外，与最先进的深度学习方法（RoNIN）相比，我们的方法将其ATE提高了6％-31.4％。
数字导航对旅行行为的影响作者...
文章标题：数字导航对出行行为的影响 作者：David Metz[1] 所属机构：伦敦大学学院交通研究中心[1] Orcid ids：0000-0002-6568-2941[1] 联系电子邮箱：david.metz@ucl.ac.uk 许可信息：这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可 (CC BY) 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 的条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要注明原作者和出处。 预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 UCL Open：环境预印本进行开放同行评审。资助者：无 DOI：10.14324/111.444/000106.v1 预印本首次在线发布时间：2021 年 12 月 13 日 关键词：出行行为、导航、道路交通、小路、行程时间、道路交通拥堵、建筑环境
使用鞋装惯性传感器进行行人跟踪
跟踪步行者位置的导航系统可用于寻找和营救消防员或其他紧急救援人员，或用于位置感知计算、个人导航辅助、移动 3D 音频以及混合或增强现实应用。在现实世界中部署位置敏感型可穿戴计算（包括混合现实 (MR)）的主要障碍之一是，当前的位置跟踪技术需要仪器化、标记或预先映射的环境。对于许多移动应用来说，提前安装标记或仪器是不切实际的，人们正在寻找一种无需准备即可在任何室内或室外环境中可靠工作的跟踪方法。计算机视觉是领先的竞争者，但开发用于通用的强大视觉跟踪器仍然存在巨大挑战。仅用于方向跟踪的实用解决方案是使用惯性传感器，例如微机电系统 (MEMS) 陀螺仪，通过参考地球重力进行俯仰和滚动，参考地磁场进行航向校正。1 独立式传感器可在任意未准备的室内和室外环境中工作。不幸的是，对于位置跟踪或定位，没有同样通用的解决方案，而 MR 系统需要这些解决方案才能进行注册。到目前为止，室外位置跟踪不得不依赖 GPS 或其他无线电导航辅助设备。开发人员已经提出了各种声学